Сочинение на тему Анализ данных
- Опубликовано: 31.07.2020
- Предмет: Здоровье
- Темы: Анализ данных, Лекарство
АВТОРЕФЕРАТ
Анализ данных известен как «анализ данных» или «анализ данных». Это процесс проверки, очистки, преобразования и моделирования данных с целью обнаружения полезной информации, предложения выводов и поддержки принятия решений. Анализ данных имеет несколько аспектов и подходов, охватывающих различные методы под разными именами в различных областях бизнеса, науки и социальных наук. Интеллектуальный анализ данных – это особый метод анализа данных, который фокусируется на моделировании и обнаружении знаний для прогнозирующего, а не чисто описательного процесса, в то время как бизнес-аналитика охватывает анализ данных, который в значительной степени опирается на агрегирование, фокусируясь на деловой информации. В статистических приложениях анализ данных можно разделить на описательную статистику, аналитический анализ данных (EDA) и подтверждающий анализ данных (CDA). EDA фокусируется на обнаружении новых функций в CDA с данными для подтверждения или фальсификации существующих гипотез. Предиктивная аналитика фокусируется на применении статистических моделей для прогнозного прогнозирования или классификации, в то время как текстовая аналитика применяет статистические, лингвистические и структурные методы для извлечения и классификации информации из текстовых источников, разновидности данных. Все это разновидности анализа данных. Интеграция данных является предшественником анализа данных, и анализ данных тесно связан с визуализацией и распространением данных. Термин «анализ данных» иногда используется как синоним моделирования данных.
Введение
Процесс преобразования необработанных данных в информацию начинается с обработки данных и продолжается до анализа данных. Анализ включает использование статистических методов для упорядочения данных с целью получения ответов на вопросы исследования. Анализ можно рассматривать как упорядочение, разбивку на составные части и манипулирование данными для получения ответов на вопрос исследования или вопросы, лежащие в основе проекта обследования. Анализ сопровождается интерпретацией результатов исследования с использованием результатов анализа, чтобы сделать вывод и сделать вывод об отношениях. Анализ данных выполняется с использованием тщательного плана, разработанного непредубежденным и гибким аналитиком.
<Р>
Good, Bar и Scats перечислили четыре режима, чтобы начать анализ собранных данных
- Думать в терминах значимых таблиц, которые позволяют данные.
- Тщательно изучить постановку проблемы и более ранний анализ, а также изучить исходные записи данных.
- Чтобы уйти от данных, чтобы подумать о проблеме с точки зрения непрофессионала или действительно обсудить проблемы с другими.
- Для атаки на данные с помощью различных статистических расчетов. Любой из этих подходов может быть использован для начала анализа данных. На стратегию анализа данных влияют такие факторы, как тип данных, квалификация и предположения исследователя дизайна исследования, лежащие в основе статистического метода.
ЦЕЛИ
В исследовании, связанном с планированием на будущее, решающее значение имеет постановка проблем путем выявления проблем и реалистичных целей и задач. То, как проблемы сформулированы, определяет характер решений и критерии, по которым эти решения будут оцениваться. Цели этого раздела состоят в том, чтобы определить цели и задачи будущей транспортной системы Восточного Анкориджа, чтобы помочь гарантировать, что будущая транспортная система будет способствовать достижению нами этих целей. В этом разделе описываются существующие цели и задачи, определяющие улучшение и планирование перевозок на федеральном, штатном и местном уровнях.
ТИПЫ ANAYSIS
Количественные данные – это все, что может быть выражено в виде числа или количественно. Примерами количественных данных являются результаты тестов достижений, количество часов обучения или вес субъекта. Эти данные могут быть представлены в виде порядковых, интервальных или относительных шкал и могут использоваться для большинства статистических манипуляций.
·
Качественные данные не могут быть выражены в виде числа. Данные, которые представляют номинальные масштабы, такие как пол, социально-экономический статус, религиозные предпочтения, обычно считаются качественными данными. Процесс анализа данных Анализ относится к разделению целого на отдельные компоненты для индивидуальной проверки. Анализ данных – это процесс получения необработанных данных и их преобразования в информацию, полезную для принятия решений пользователями. Данные собираются и анализируются, чтобы ответить на вопросы, проверить гипотезы или опровергнуть теории. Статистик Джон Тьюки определил анализ данных в 1961 году как: «Процедуры анализа данных, методы интерпретации результатов таких процедур, способы планирования сбора данных для проведения анализа». проще, точнее или точнее, а также все механизмы и результаты (математической) статистики, которые применяются для анализа данных. Есть несколько этапов, которые можно выделить, описанные ниже. Этапы являются итеративными, поскольку обратная связь с более поздними этапами может привести к дополнительной работе на более ранних этапах.
Требования к данным
Данные необходимы, поскольку исходные данные для анализа определяются на основе требований тех, кто руководит анализом, или клиентов, которые будут использовать готовый продукт анализа. Общий тип объекта, по которому будут собираться данные, называется экспериментальной единицей (например, человек или группа людей). Можно указать и получить конкретные переменные, касающиеся населения (например, возраст и доход). Данные могут быть числовыми или категориальными (т. Е. Текстовая метка для чисел). Сбор данных Данные собираются из различных источников. Требования могут быть переданы аналитиками хранителям данных, таким как персонал информационных технологий в организации. Данные также могут быть собраны с датчиков в окружающей среде, таких как камеры слежения за дорожным движением, спутники, записывающие устройства и т. Д. Кроме того, они могут быть получены посредством интервью, загрузки из онлайн-источников или чтения документации.
Обработка данных
Фазы цикла интеллекта, используемые для преобразования необработанной информации в действенный интеллект или знания, концептуально сходны с фазами анализа данных. Первоначально полученные данные должны быть обработаны или организованы для анализа. Например, это может включать размещение данных в строках и столбцах в виде таблицы (то есть структурированных данных) для дальнейшего анализа, например, в электронной таблице или статистическом программном обеспечении.
Очистка данных
После обработки и систематизации данные могут быть неполными, содержать дубликаты или содержать ошибки. Потребность в очистке данных возникнет из-за проблем с тем, как данные вводятся и хранятся. Очистка данных – это процесс предотвращения и исправления этих ошибок. Общие задачи включают сопоставление записей, выявление неточностей данных, общее качество существующих данных, дублирование и сегментацию столбцов. Такие проблемы с данными также могут быть выявлены с помощью различных аналитических методов. Например, с финансовой информацией итоговые значения для конкретных переменных можно сравнить с отдельно опубликованными числами, которые считаются надежными. Необычные суммы выше или ниже предопределенных порогов также могут быть пересмотрены. Существует несколько типов очистки данных, которые зависят от типа данных, таких как номера телефонов, адреса электронной почты, работодатели и т. Д. Методы количественных данных для обнаружения выбросов могут использоваться для избавления от вероятных неправильно введенных данных. Проверка орфографии текстовых данных может быть использована для уменьшения количества неправильно набранных слов, но сложнее определить, верны ли сами слова.
Заключение
Теперь через сутки мы не сможем вживую анализировать данные. Потому что в каждой области нам нужны разнообразные виды анализа. Который будет очень помогает. Этот анализ данных помогает в экономической сфере, сфере бизнеса, статистической области. И т. Д. Статистические методы в анализе данных помогают упорядочить цель получения ответов. Благодаря этому анализу мы получим хороший и точный результат.
ЛИТЕРАТУРЫ
<Р> 1. Методология исследования (Шаши К. Гупта, Пранит Ранги)
Несмотря на то, что в клинических условиях много раз наблюдали преимущества эффекта плацебо у пациентов, внимательно изучая пациентов, проходящих лечение от болезни Паркинсона, лечения боли
Доставка кесарева сечения также называется доставкой кесарева сечения. Этот способ включает развертывание операции по доставке детей, то есть одного или нескольких. Роды кесарева сечения часто
Некоторые из самых частых вопросов, которые мы получаем, – это вопросы, которые касаются вопросов, связанных с законностью и налогообложением, которые связаны с созданием блога или